Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Textual Personality Detection toward Social Media: Integrating Long-term and Short-term Perspectives

論文の概要: Enhancing Textual Personality Detection toward Social Media: Integrating Long-term and Short-term Perspectives

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15067v1
Date: Tue, 23 Apr 2024 14:13:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-24 13:42:03.356967
Title: Enhancing Textual Personality Detection toward Social Media: Integrating Long-term and Short-term Perspectives
Title（参考訳）: ソーシャルメディアへのテキスト・パーソナリティ検出の強化 : 長期的・短期的視点の統合
Authors: Haohao Zhu, Xiaokun Zhang, Junyu Lu, Youlin Wu, Zewen Bai, Changrong Min, Liang Yang, Bo Xu, Dongyu Zhang, Hongfei Lin,
Abstract要約: テキスト・パーソナリティ検出は,ソーシャルメディア・プラットフォームに向けたユーザ生成コンテンツの分析によって性格特性を識別することを目的としている。近年の文献では、パーソナリティは長期安定特性と短期動的状態の両方を含んでいることが強調されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.548313630700033
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Textual personality detection aims to identify personality characteristics by analyzing user-generated content toward social media platforms. Numerous psychological literature highlighted that personality encompasses both long-term stable traits and short-term dynamic states. However, existing studies often concentrate only on either long-term or short-term personality representations, without effectively combining both aspects. This limitation hinders a comprehensive understanding of individuals' personalities, as both stable traits and dynamic states are vital. To bridge this gap, we propose a Dual Enhanced Network(DEN) to jointly model users' long-term and short-term personality for textual personality detection. In DEN, a Long-term Personality Encoding is devised to effectively model long-term stable personality traits. Short-term Personality Encoding is presented to capture short-term dynamic personality states. The Bi-directional Interaction component facilitates the integration of both personality aspects, allowing for a comprehensive representation of the user's personality. Experimental results on two personality detection datasets demonstrate the effectiveness of the DEN model and the benefits of considering both the dynamic and stable nature of personality characteristics for textual personality detection.
Abstract（参考訳）: テキスト・パーソナリティ検出は,ソーシャルメディア・プラットフォームに向けたユーザ生成コンテンツの分析によって性格特性を識別することを目的としている。多くの心理学文献は、人格が長期的な安定な特徴と短期的な動的状態の両方を含んでいることを強調した。しかし、既存の研究はしばしば、両方の側面を効果的に組み合わせることなく、長期的または短期的な人格表現にのみ集中する。この制限は、安定した特性と動的状態の両方が不可欠であるため、個人の個性に対する包括的な理解を妨げる。このギャップを埋めるため,テキスト・パーソナリティ検出のための長期的,短期的パーソナリティを共同でモデル化するDENを提案する。 DENでは、長期安定性格特性を効果的にモデル化するために、長期パーソナリティ符号化が考案されている。短期的パーソナリティ・エンコーディングは、短期的動的パーソナリティ状態を取得するために提示される。双方向インタラクションコンポーネントは、両方のパーソナリティの側面の統合を促進し、ユーザのパーソナリティの包括的な表現を可能にする。 2つの人格検出データセットの実験結果から、DENモデルの有効性と、人格特性の動的および安定性の両方を考慮したテキスト的人格検出の利点が示された。

関連論文リスト

Revealing Personality Traits: A New Benchmark Dataset for Explainable Personality Recognition on Dialogues [63.936654900356004]
パーソナリティ認識は,対話やソーシャルメディア投稿などのユーザデータに含まれる性格特性を識別することを目的としている。本稿では,人格特性の証拠として推論過程を明らかにすることを目的とした,説明可能な人格認識という新しい課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-29T14:41:43Z)
EERPD: Leveraging Emotion and Emotion Regulation for Improving Personality Detection [19.98674724777821]
EERPDと呼ばれる新しい人格検出手法を提案する。本手法では,人格予測において,人格に強く相関する心理的概念である感情制御を導入する。実験の結果,ERPDは人格検出の精度とロバスト性を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-23T11:18:55Z)
Is persona enough for personality? Using ChatGPT to reconstruct an agent's latent personality from simple descriptions [2.6080756513915824]
パーソナリティ(Personality)は、人間の認知の基本的な側面であり、行動、思考、感情に影響を与える様々な特徴を含んでいる。本稿では,社会デコグラフィとパーソナリティ型情報を含む簡単な記述のみに基づいて,これらの複雑な認知属性を再構築する大規模言語モデル(LLM)の機能について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-18T02:32:57Z)
PsyCoT: Psychological Questionnaire as Powerful Chain-of-Thought for Personality Detection [50.66968526809069]
PsyCoTと呼ばれる新しい人格検出手法を提案する。これは、個人がマルチターン対話方式で心理的質問を完遂する方法を模倣するものである。実験の結果,PsyCoTは人格検出におけるGPT-3.5の性能とロバスト性を大幅に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-31T08:23:33Z)
Editing Personality for Large Language Models [73.59001811199823]
本稿では,Large Language Models (LLMs) の性格特性の編集に焦点をあてた革新的なタスクを紹介する。このタスクに対処する新しいベンチマークデータセットであるPersonalityEditを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-03T16:02:36Z)
CharacterChat: Learning towards Conversational AI with Personalized Social Support [61.20396854093821]
本稿ではS2Conv(Social Support Conversation)フレームワークを紹介する。一連のサポートエージェントと、ペルソナ互換の仮想サポーターと個人をリンクする対人マッチングメカニズムから構成される。我々は、ペルソナと記憶によって駆動される会話モデルを含む総合的なS2Convシステムである characterChat を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-20T14:24:26Z)
Identifying and Manipulating the Personality Traits of Language Models [9.213700601337383]
言語モデルにおける知覚的パーソナリティが、言語生成において一貫して現れるかどうかを検討する。 BERT や GPT2 のような言語モデルでは、異なる文脈におけるパーソナライズマーカーの識別と反映が一貫して可能であることを示す。この振る舞いは、非常に予測可能な方法で操作できる能力を示し、それらを人格の特徴を特定し、ダイアログシステムのようなアプリケーションにおけるペルソナを制御するツールとしてフレーム化します。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-20T14:24:11Z)
Domain-specific Learning of Multi-scale Facial Dynamics for Apparent Personality Traits Prediction [3.19935268158731]
本稿では,新しい映像に基づく人格特徴認識手法を提案する。本研究は,(1)人格関係の短期的顔行動の特徴を抽出する顔行動モデリングモジュール,(2)ビデオの短期的特徴をすべて長期的・ビデオレベルの人格表現として要約する顔行動モデリングモジュール,(3)全ての特徴間の関係をモデル化し,映像レベルの人格表現に基づいて共同で予測する人格特性予測モジュールからなる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-09T07:08:55Z)
Two-Faced Humans on Twitter and Facebook: Harvesting Social Multimedia for Human Personality Profiling [74.83957286553924]
我々は、"PERS"と呼ばれる新しい多視点融合フレームワークを適用して、マイアーズ・ブリッグス・パーソナリティ・タイプインジケータを推定する。実験の結果,多視点データからパーソナリティ・プロファイリングを学習する能力は,多様なソーシャル・マルチメディア・ソースからやってくるデータを効率的に活用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-20T10:48:49Z)
Vyaktitv: A Multimodal Peer-to-Peer Hindi Conversations based Dataset for Personality Assessment [50.15466026089435]
本稿では,ピアツーピアのHindi会話データセットであるVyaktitvを提案する。参加者の高品質な音声とビデオの録音と、会話ごとにヒングリッシュのテキストによる書き起こしで構成されている。データセットには、収入、文化的指向など、すべての参加者のための豊富な社会デコグラフィー的特徴が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-31T17:44:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。